文献类型：期刊文章

作　　者：陈启明[1] 王效岳[1] 白如江[1] 杜清玲[2]

Chen Qiming;Wang Xiaoyue;Bai Rujiang;Du Qingling(Institute of Information Management,Shandong University of Technology,Zibo Shandong 255049;Journal of Shandong University of Technology(Natural Science Edition)Editorial Board,Zibo Shandong 255049)

机构地区：[1]山东理工大学信息管理研究院,山东淄博255049 [2]《山东理工大学学报(自然科学版)》编辑部,山东淄博255049

出　　处：《情报探索》

基　　金：山东省社会科学规划研究一般项目“基于深度学习的专利技术功效矩阵自动生成研究”(项目编号:21CTQJ11);山东省社会科学规划研究项目“高校青年教师支持计划绩效评价及实证研究--以山东S大学为例”(项目编号:19BJCJ19)研究成果之一

年　　份：2022

期　　号：6

起止页码：15-25

语　　种：中文

收录情况：RWSKHX、普通刊

摘　　要：[目的/意义]旨在为政府实施健康舆论引导和擎画预警防控方案提供参考。[方法/过程]以“新冠肺炎疫情”为例,通过融合突发公共事件相关新闻数据和政策文件,综合运用自然语言处理和文本主题识别等方法,提出基于主题强度、主题相似度、政策敏感度(PSPE)的主题演化分析思路,描绘突发公共事件主题社会关注和政策趋向的发展状态。[结果/结论]社会关注从国内国际疫情的通报逐步演化为突发性地区事件和疫情对生活影响等主题;反馈型敏感度新闻主题会引导政策发布的趋向,引导型敏感度政策主题会指导新闻发布的趋向。

关 键 词：突发公共事件 主题识别 主题相似度  主题演化  政策敏感度  新冠肺炎疫情  

分 类 号：G353.1]